sortByKey函数作用于Key-Value形式的RDD,并对Key进行排序. package com.test.spark import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * @author admin * SortByKey:sortByKey对于key是单个元素排序很简单, * 如果key是元组如(X1,X2,X3.....),它会先按照X1排序,若X1相同,则在根据X2排序,依次类推... */ object SparkSor…

//统计单词top10def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("tst").setMaster("local[3]") val sc = new SparkContext(conf) //wc val res = sc.textFile("D:\\test\\spark\\urlCount").flatMap(_.split(&qu…

sortBy函数源码:接收三个参数,第一个参数必须,第二个和第三个参数非必要 def sortBy[K]( f: (T) => K, ascending: Boolean = true, numPartitions: Int = this.partitions.length) (implicit ord: Ordering[K], ctag: ClassTag[K]): RDD[T] = withScope { this.keyBy[K](f) .sortByKey(ascending, num…

答案: Spark的distinct是通过聚集去重的,可以简单理解为group by去重: 代码1:是先去重之后再排序取limit20是正确的, 代码2:是先排序之后再到各个节点进行去重之后再limit20,此时去重之后是无序的!!!! 有时候测试时候是单个节点计算体现不出来问题2存在的问题,因此单个节点小数据量的话又是一个分区则无法体现问题2,但是一但提交到集群多个节点运行时候问题就会暴露出来!!!!!…

一.简介 spark中的排序一般可以使用orderBy或sort算子,可以结合负号.ASC/DESC和col进行简单排序.二次排序等情况 二.代码实现 package big.data.analyse.sparksql import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * 排序 * Created by zhen on 2019/8/14. */ object DateFram…

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK…

键值对的RDD操作与基本RDD操作一样,只是操作的元素由基本类型改为二元组. 概述 键值对RDD是Spark操作中最常用的RDD,它是很多程序的构成要素,因为他们提供了并行操作各个键或跨界点重新进行数据分组的操作接口. 创建 Spark中有许多中创建键值对RDD的方式,其中包括 读取时直接返回键值对RDD 普通RDD转换成键值对RDD 在Scala中,可通过Map函数生成二元组 val listRDD = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5)) val result =…

1.map 一条一条读取 def map(): Unit ={ val list = List("张无忌", "赵敏", "周芷若") val listRDD = sc.parallelize(list) val nameRDD = listRDD.map(name => "Hello " + name) nameRDD.foreach(name => println(name)) } 2.flatMap 扁平化…

如果有商品品类的数据pairRDD(categoryId,clickCount_orderCount_payCount),用Spark完成Top5,你会怎么做? 这里假设使用Java语言进行编写,那么你有两种思路: 1.简化成RDD(categoryObject),其中categoryObject实现了java.lang.Comparable.然后使用top(5)获得topN 2.转换成PairRDD(categoryKey,info),其中categoryKey实现了scala.math.Or…

首先提一下spark rdd的五大核心特性: 1.rdd由一系列的分片组成,比如说128m一片,类似于hadoop中的split2.每一个分区都有一个函数去迭代/运行/计算3.一系列的依赖,比如:rdda转换为rddb,rddb转换为rddc,那么rddc依赖于rddb,rddb依赖于rdda. lineage:保存了一些列的转换4.对于每个k-v的rdd可以指定一个partition,告诉它如何分区,常用分区规则有hash和range5.处理rdd split的数据在哪里,尽量在哪里做计算(移…

1.启动spark shell,在doc窗口上打开spark-shell(环境安装见:二.Spark在Windows下的环境搭建) 并行化scala集合(Parallelize) //加载数据1~10 val num=sc.parallelize(1 to 10) //每个数据项乘以2,注意 _*2记为一个函数(fun) val doublenum = num.map(_*2) //内存缓存数据 doublenum.cache() //过滤数据,每个数据项 % 3 为0的数据为结果集: val…

1.求每年的最高温度数据格式如下: 0067011990999991950051507004888888889999999N9+00001+99999999999999999999990067011990999991950051512004888888889999999N9+00221+99999999999999999999990067011990999991950051518004888888889999999N9-00111+99999999999999999999990067011990…

Spark中产生shuffle的算子 作用 算子名 能否替换,由谁替换 去重 distinct() 不能 聚合 reduceByKey() groupByKey groupBy() groupByKey() reduceByKey aggregateByKey() combineByKey() 排序 sortByKey() sortBy() 重分区 coalesce() repartition() 集合或者表操作 Intersection() Substract() SubstractByKey…

RDD及其特点 1.RDD是Spark的核心数据模型,但是个抽象类,全称为Resillient Distributed Dataset,即弹性分布式数据集. 2.RDD在抽象上来说是一种元素集合,包含了数据.它是被分区的,分为多个分区,每个分区分布在集群中的不同节点上,从而让RDD中的数据可以被并行操作.(分布式数据集) 3.RDD通常通过Hadoop上的文件,即HDFS文件或者Hive表,来进行创建:有时也可以通过应用程序中的集合来创建. 4.RDD最重要的特性就是,提供了容错性,可以自动从节…

一.打印RDD内容 https://blog.csdn.net/wengyupeng/article/details/52808503 1.方法 2种方式: 1 rdd.collect().foreach {println} 2 rdd.take(10).foreach { println } //take(10) 取前10个 2.例子 val logData = sparkcontext.textFile(logFile, 2).cache() logData.collect().foreac…

什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.弹性.里面的元素可并行计算的集合 RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度 RDD支持两种操作:转化操作和行动操作 Spark采用惰性计算模式,RDD只有第一次在一个行动操作中用到时,才会真正计算 属性: 一组分区(Partition) 一个计算每个分区的函数 RDD之间的依…

目录 Spark(二)算子讲解 一.wordcountcount 二.编程模型 三.RDD数据集和算子的使用 Spark(二)算子讲解 @ 一.wordcountcount 基于上次的wordcount,我们来写一个wordcountcount,来对wc程序进行第二次计数,我们来分析一下性能. package com.littlepage.wc import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkCon…

问题描述 对于一个大型网站,用户访问量尝尝高达数十亿.对于数十亿是一个什么样的概念,我们这里可以简单的计算一下.对于一个用户,单次访问,我们通常会记录下哪些数据呢? 1.用户的id 2.用户访问的时间 3.用户逗留的时间 4.用户执行的操作 5.用户的其余数据(比如IP等等) 我们单单从用户id来说,比如10011802330414,这个ID,那么我们一个id差不多就是一个long类型,因为在大量数据存储的时候,我们都是采用文本存储.因此对于5亿个用户ID,完全存储在磁盘当中,大概是5G的大小,…

第2章 Spark分布式执行涉及的组件 每个Spark应用都由一个驱动程序来发起集群上的各种并行操作,驱动程序通过一个SparkContext对象访问Spark:驱动程序管理多个执行器节点,可以用SparkContext来创建RDD. 第3章 RDD(Resilient Distributed Dataset:弹性分布式数据集) RDD特点 Spark中,对数据的所有操作不外乎:创建RDD.转化已有RDD.调用RDD操作进行求值. Spark会自动将RDD中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行…

RDD及其特点 1.RDD是Spark的核心数据模型,但是个抽象类,全称为Resillient Distributed Dataset,即弹性分布式数据集. 2.RDD在抽象上来说是一种元素集合,包含了数据.它是被分区的,分为多个分区,每个分区分布在集群中的不同节点上,从而让RDD中的数据可以被并行操作.(分布式数据集) 3.RDD通常通过Hadoop上的文件,即HDFS文件或者Hive表,来进行创建:有时也可以通过应用程序中的集合来创建. 4.RDD最重要的特性就是,提供了容错性,可以自动从节…

spark中常用的两种数据类型,一个是RDD,一个是DataFrame,本篇主要介绍RDD的一些应用场景见代码本代码的应用场景是在spark本地调试(windows环境) /** * 创建 sparkSession对象 */ val sparkSession = SparkSession.builder() .appName("TextFile") .master("local") .getOrCreate() word.txt 的文本内容如下 wordcount:…

1.pair RDD的简介 Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作,这些RDD就被称为pair RDD 那么如何创建pair RDD呢? 在不同的语言中有着不同的创建方式 在python和Scala语言中创建的方式都是差不多的. 在java语言中: java用户还需要调用专门的Spark函数mapToPair()来创建pair RDD.例如: //映射,word -> (word,1) JavaPairRDD<String,Integer> rdd3 = rdd2.map…

在 PHP 中,数组有很多排序方法,不过其他语言的数组中大概是不会像 JS 的数组一样,包罗万象,啥都通吃的.所以 JS 的数组排序情况就略多一些了. 简单粗暴的排序: 赤果果的sort: var  arr = ['Jason','Eric','Rose','Paul'] arr.sort()// arr => ['Eric','Jason','Paul','Rose']; 这样排序的前提是数组本身元素类型单一,都为数字或者字符串,默认排序为按照首字母进行增序: 稍微不那么粗暴的:  有排序函数…

并行化scala集合(Parallelize) //加载数据1~10 val num=sc.parallelize(1 to 10) //每个数据项乘以2,注意 _*2记为一个函数(fun) val doublenum = num.map(_*2) //内存缓存数据 doublenum.cache() //过滤数据,每个数据项 % 3 为0的数据为结果集: val threenum = doublenum.filter(_ % 3 == 0) //释放缓存 threenum.unpersist(…

去重 def distinct() def distinct(numPartitions: Int) 聚合 def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)] def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] def groupBy[K](f: T => K, p: Partitioner):RDD[(K,…

RDD的算子分为两类,是 Trans formation(Lazy),一类是 Action(触发任务执行RDD不存在真正要计算的数据,而是记录了RDD的转换关系(调用了什么方法,传入什么函数) RDD的 Trans formation的特点1. lazy2.生成新的RDD package cn.rzlee.spark.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} obj…

TransformationDemo.scala import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ListBuffer object TransformationDemo extends App { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("Tr…

import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext} object Transformation { def main(args: Array[String]): Unit = { val config: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Transfor…

*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第二部分是讲RDD.RDD 其实就是分布式的元素集合.在 Spark 中,对数据的所有操作不外乎创建RDD.转化已有RDD以及调用RDD操作进行求值.而在这一切背后,Spark 会自动将RDD中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行. 一.创建RDD 二.操作RDD 1. 普通RDD转化操作 2. Pair RDD转化操作 3. 普通RDD行动操作 4. Pair RDD行动操作 一.创建RDD 创建RDD两种方式: (1) 读取外…

本文主要介绍Spark的一些基本算子,PySpark及Spark SQL 的使用方法. 虽然我从2014年就开始接触Spark,但几年来一直没有真正地学以致用,时间一久便忘了如何使用,直到在工作中用到才再次捡起来.遂再整理一番,留作备忘. Apache Spark - Unified Engine for large-scale data analytics 支持的语言有:Python, SQL, Scala, Java, R. 因为Spark采用Scala开发,因此Scala接口是原生的.全面…